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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>多分類器融合行為識別模型

多分類器融合行為識別模型

2017-12-08 | rar | 0.76 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  為了提高基于智能移動設備的人體日常行為識別準確率,提出一種高可信度加權的多分類器融合行為識別模型( MCFM)。針對不同智能設備內置加速度傳感器獲取的三軸加速度信息,優選出與人體行為相關度高的特征集作為該模型的輸入,將決策樹、支持向量機以及反向傳播(BP)神經網絡三個基分類器通過高可信度加權投票算( HRWV)法訓練出一個新的融合分類器。實驗結果表明,所提出的分類器融合模型能有效提高行為識別的準確率,對靜止、散步、跑步、上樓及下樓五種日常行為的平均識別準確率達到94. 88%。

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